In un panorama sempre più digitalizzato, Oracle APEX si conferma una solida piattaforma per sviluppare applicazioni enterprise con un focus sulle esigenze legate ai dati e ai processi di lavoro. Con l'introduzione degli Agenti AI, Oracle APEX sta prendendo un passo molto significativo: permette agli sviluppatori di creare applicazioni dove gli utenti non soltanto possono interrogare il sistema in linguaggio naturale, ma dove l'applicazione sa ragionare, recuperare informazioni e agire seguendo i processi aziendali.
Da Assistenti AI a Agenti AI
Gli assistenti AI tradizionali sono generalmente progettati per rispondere a dei prompt. Essi possono sintetizzare il contenuto, riscrivere, classificare o rispondere a domande in base agli input forniti. La loro utilità è pur sempre ristretta e limitata ad azioni statiche.
Gli agenti AI vanno ben oltre.
Un processo tipico di un agente AI è il seguente:
- Comprendere l'intento dell'utente
- Determinare i dati necessari
- Ricercare il contesto all'interno dell'applicazione
- Eseguire una o più azioni
- Osservare i risultati
- Procedere fino a consegnare un output utile
Questo modello più ampio è spesso descritto come AI agenciale. Praticamente, l'AI agenciale permette al sistema di passare da "Ecco alcune informazioni" a "Ecco cos'è successo, cosa è bloccato e cosa ti consiglio di fare prossimamente".
Sebbene possa sembrare un passo inapprezzabile, in contesti aziendali ciò significa una grande differenza. Gli utenti non desiderano solo informazioni; desiderano avanzare con un'azione.
Che cosa rende un sistema AI "agendale"?
Un sistema AI che incorpora caratteristiche agendali integra tre core abilities:
1. Ragionamento sull'intento dell'utente
Il modello AI interpreta la richiesta e capisce cosa l'utente vuole realmente ottenere, anche quando la richiesta è ambigua o generica.
2. Accesso a capacità esterne
Il modello può richiamare funzioni definite nell'applicazione o strumenti che rappresentano dati o processi aziendali, per ottenere informazioni o completare task al posto dell'utente.
3. Esecuzione iterativa
Il sistema opera in modo ciclico: richiede contesto, richiama uno o più strumenti, esamina i risultati, e prosegue finché non completa il compito.
Questo tipo di progettazione rende l'applicazione estremamente dinamica e interattiva, offrendo un livello più avanzato di interazione rispetto al modello "risposta chat" tradizionale.
Richiamo di funzioni: Fondamento degli Agenti AI
Il blocco costruttivo per eccellenza degli agenti AI è il richiamo di funzioni, conosciuto anche come esecuzione di strumenti.
I modelli di grandi lingue non conoscono a priori i dati dell'applicazione, il registro dei clienti, i processi aziendali o le regole di approvazione. Hanno bisogno di un meccanismo sicuro e strutturato che permetta di interagire con quegli elementi. Il richiamo di funzioni fornisce appunto questa funzionalità.
Oracle APEX introduce questa capacità attraverso la funzionalità strumenti. Gli sviluppatori possono definire tali strumenti all'interno di un Agente AI, e i tool possono essere eseguiti lato client o lato server. Essi possono essere configurati per funzionare su richiesta, quando il modello lo ritiene necessario, o per aggiungere contesto, inserendone sempre nuovi per ogni richiesta dell'utente.
Il concetto chiave è che il modello non accede direttamente ai tuoi dati o non esegue codice arbitrario. Lavora invece da un elenco selezionato e dichiarativo di azioni che gli sviluppatori espongono. Questo consente ad ogni sviluppatore di controllare con precisione cosa il modello può effettuare, mantenendo l'integrazione intuitiva e semplice da estendere.
Il ciclo degli agenti in Oracle APEX
Dopo aver definito gli strumenti, l'interazione diventa un ciclo invece di uno scambio semplice e unico.
Ecco i passaggi:
- L'utente invia un messaggio.
- Oracle APEX include il contesto, il prompt e gli strumenti disponibili.
- Il modello decide se può rispondere direttamente o ha bisogno di chiamare uno o più strumenti.
- APESX esegue quegli strumenti.
- I risultati vengono reinseriti nel messaggio.
- Il modello continua, effettuando ulteriori chiamate o producendo la risposta finale.
Questo ciclo rende l'esperienza agenciale invece che semplicemente conversativa.
Oracle APEX permette di integrare gli agenti AI con l’approccio dichiarativo a cui gli sviluppatori sono abituati. Si può creare un Agente AI come componente condiviso, allegarlo ad un'esperienza chat per l'Assistente AI, definire gli strumenti, configurare parametri — e l'agente è pronto. La logica aziendale si mantiene su PL/SQL. I dati restano nell'Oracle Database. Gli strumenti vengono eseguiti lì dove è appropriato: codice nel server, codice nel client.
Ciò significa che uno sviluppatore può passare direttamente da idea ad un agente funzionante senza mai lasciare l’ambiente builder:
- Definire gli strumenti in maniera dichiarativa—query SQL, blocchi PL/SQL, snippet JavaScript
- Configurare i punti di esecuzione—Augment System Prompt per contesto, Su richiesta per azioni
- Impostare i parametri con i loro tipi e validazioni—APEX gestisce il JSON Schema
- Collegare l’agente a un componente Assistente AI
Nota: Le configurazioni AI presenti nei rilasci precedenti sono ora denominate Agenti AI. Configurazioni esistenti vengono trasferite automaticamente — il cambiamento di nome riflette le capacità espansive, come gli strumenti e l'orchestrazione multistep.
Comprendere il Modello Strumentale
Un modo utile per pensare agli agenti AI in Oracle APEX è che congiungono due tipi di capacità.
Promemoria di Sistema Ampliamento
Gli strumenti Promemoria di Sistema Ampliamento vengono eseguiti per ogni nuovo messaggio. I loro risultati vengono integrati nel contesto della discussione come messaggi di sistema. Gli strumenti possono utilizzare informazioni di contesto come il nome corrente dell’utente o la data e ora. Con RAG (Generazione Ampliata con Recupero) si programma l’analisi del prompt dell’utente corrente o dell’intera chat e si include ogni dato necessario.
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